Версия для слабовидящих
Facebook распространяется, как болезнь Печать Email
Новости науки
23.01.2014
Когда вы заходите на Facebook в девятый раз за 15 минут, то, наверное, вам в голову приходит, что «Фейсбук» — это болезнь. Два аспиранта Принстонского университета (США) считают это определение очень точным. С помощью простой эпидемиологической модели они показали, что использование главной социальной сети мира действительно распространяется подобно инфекции. Кроме того, модель говорит о том, что «Фейсбук», как и некогда MySpace, через несколько лет ожидает резкое падение популярности. Однако некоторые исследователи считают, что аспиранты ошибаются с подходом к проблеме.

Нет ничего удивительного в том, что эпидемиологическая модель приложима к такому социальному явлению, как использование веб-сайта. В конце концов, инфекционные заболевания чаще всего распространяются в результате контакта человека с человеком, то есть их тоже можно считать социальными явлениями. В то же время интерес к идее или занятию приходит и уходит, словно болезнь, — стоит только заскучать.

Фейсбук-тян в представлении Jon-Lock.


Джон Каннарелла и Джошуа Спечлер, изучающие авиа- и ракетостроение, утверждают, что развитие MySpace и Facebook хорошо описывается очень простой математической моделью распространения эпидемий. Модель предполагает существование трёх типов людей: «восприимчивых» (S), которые ещё не начали пользоваться сайтом социальной сети, «заражённых» (I) — уже посещающих его, и «выздоровевших» (R), которые или прекратили использовать сайт, или отказались от него после первого знакомства. По мере распространения «болезни» размеры групп меняются. Например, поскольку для каждого нового случая «инфицирования» необходим контакт S и I, количество S уменьшается пропорционально произведению количества I и количества S. Количество I увеличивается аналогичным образом, но в то же время несёт потери по мере увеличения количества R.

Модель идентична так называемой модели SIR, самой простой в эпидемиологии, но кое-что всё-таки было добавлено. В SIR люди выздоравливают самостоятельно, просто приходя в себя после простуды, поэтому в любой момент количество R увеличивается пропорционально количеству одних только I. Каннарелла и Спечлер, однако, предположили, что I становится R, лишь столкнувшись с другим R: вы не прекратите пользоваться социальной сетью, пока этого не сделает один из ваших друзей (всё-таки рассматривается социальное явление, верно?). Поэтому число R возрастает пропорционально произведению количества I на количество R.

Затем модель приложили к реальным данным. Популярность MySpace и «Фейсбука» оценивалась на основании показателей поисковой системы Google: просто эту информацию намного легче получить, чем подлинные цифры, которые конфиденциальны. К тому же таким образом можно точнее определить число пользователей, тогда как сами социальные сети раскрывают лишь общее количество зарегистрированных учётных записей, которые сохраняются даже после того, как люди потеряли к ним интерес. В итоге модель чётко воспроизвела взлёт и падение MySpace: социальная сеть достигла пика популярности в 2008 году, когда было 75,9 млн уникальных посещений в месяц, а к 2011-му количество пользователей практически сошло на нет. По-видимому, похожая судьба ждёт «Фейсбук»: в последние годы, если верить «Гуглу», популярность этой социальной сети перестала расти, а с 2012-го начала немного падать.

Следовательно, чем дальше, тем сильнее будет увеличиваться количество R, которые станут побуждать других I всё активнее отказываться от «Фейсбука», и, согласно модели, где-то в 2015–2017 годах социальная сеть потеряет 80% своих пользователей.

Но специалист по математическому моделированию эпидемий Мариса Эйзенберг из Мичиганского университета (США) просит не спешить с продажей вашего пакета акций «Фейсбука». По её словам, модель SIR настолько проста, что способна предсказать только одно: медленно или быстро, но эпидемия (или популярность социальной сети) в конечном счёте сойдёт на нет. Специалист считает, что показания этой модели следовало бы сравнить с данными других версий, которые учитывают возможность появления повторных очагов эпидемии (того, что некоторые R вновь станут I).

Результаты исследования доступны на сайте arXiv.org.

Подготовлено по материалам ScienceNOW.

Источник - http://compulenta.computerra.ru/tehnika/internet/10011049/

 

Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта